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这段代码看起来是一个用于解决旅行推销员问题 (Traveling Salesman Problem, TSP) 的模拟退火算法(Simulated Annealing)。下面是代码的中文解释:* ^3 d! L3 [ v0 W7 S
1 R% U. X3 k+ y! L' u/ Y1.load china;:加载中国地理信息的数据,包括省份、边界和城市位置信息。* b( n( l/ {; e; O1 T
2.plotcities(province, border, city);:使用提供的地理信息数据,绘制中国地图,显示省份、边界和城市的位置。' A( X. \$ b" G, ?) A
3.numberofcities = length(city);:获取中国城市的数量,存储在numberofcities变量中。
3 K! D1 U5 Y0 S) `4.dis = distancematrix(city);:计算城市之间的距离矩阵dis,其中dis(i, j)表示城市i和城市j之间的距离。7 t; z" g. ]: L8 U9 b7 r
5.temperature = 1000;:初始化模拟退火算法的温度,通常从一个较高的温度开始。- M1 x- O8 \ N* f( z5 X" f
6.cooling_rate = 0.94;:设置冷却速率,这是控制温度降低的参数。! P0 t2 W0 d# E1 i' X7 o
7.iterations = 1;:初始化迭代次数。
/ P2 E; x) m( z( { l8.rand('seed',0);:使用种子0初始化随机数生成器,以确保结果的可重复性。% E: a# o7 z1 T* @3 o+ t5 d
9.route = randperm(numberofcities);:随机生成初始路线,表示旅行推销员需要访问的城市顺序。
+ Q! a7 Q) S: ]" a1 p10.previous_distance = totaldistance(route, dis);:计算初始路线的总距离,作为初始的最佳距离。4 I+ Y% U$ r q- h G% j& u( C
11.temperature_iterations = 1; 和 plot_iterations = 1;:这些是用于控制温度降低和绘制当前路线的标志。" `! }0 Y' N7 n# }* v
12.plotroute(city, route, previous_distance, temperature);:绘制当前路线,显示当前温度下的路线和距离。! b5 E, M: N4 `+ p
13.while 1.0 < temperature:进入主要的模拟退火循环,只要温度高于1.0,就继续迭代。
% D, ~4 d ]/ Y) U" I14.temp_route = perturb(route,'reverse');:生成一个随机的相邻解temp_route,通过颠倒路线中的一部分来实现。- x- e% T9 j% r+ j
15.current_distance = totaldistance(temp_route, dis);:计算新路线temp_route的总距离。
- B1 s& a+ `' o16.diff = current_distance - previous_distance;:计算距离变化。
1 G8 i% P) d) k& g7 K17.Metropolis算法:这是模拟退火算法的关键部分,根据Metropolis准则,如果新路线更短(距离更短)或随机条件满足,就接受新路线。如果接受新路线,更新当前路线、距离和迭代计数。( g# ~. @" r( E6 E
18.if temperature_iterations >= 100:每100次迭代后,降低温度,以控制模拟退火的温度下降速率。9 x2 _% A6 F9 F* p O; w; U6 B
19.if plot_iterations >= 200:每200次迭代后,绘制当前路线以可视化观察算法的进展。. t9 X0 `! N* w( F0 H" W
7 h+ @- o: k) k9 K这段代码实现了一个模拟退火算法,用于寻找旅行推销员问题的最优路线,即以最短路径访问所有城市。通过在不断降低温度的过程中接受新解,算法试图优化路线,最终找到一个接近最优解的路线。
# E" s1 t/ o( S( V* D
% T3 H; O) `( Y/ c6 g
z% q! V8 `0 J; |4 k2 E' ^ |
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